成長する一次元自己組織化写像の応用
について
法政大学工学部情報電気電子工学科
笹村大樹 斎藤利通
もくじ
●自己組織化写像
-巡回セールスマン問題（TSP）への応用
●スモールワールド
●アルゴリズム
●シミュレーション
-生成過程
-他のアルゴリズムとの比較
●まとめ
自己組織化写像
ラ
ミ
ド
赤ちゃん（初期状態）
応用
i
シ
ド
ソ
ファ
レ
大人（学習後）
データマイニング [1]Kohonen, Biological Cybernetics, 1982
TSP [7]H. Sasamura, R. Ohta & T. Saito, ICONIP, 2002
画像骨格抽出 [8]H. Sasamura & T. Saito, IJCNN, 2003
i
TSPへの応用
city
TSPへの応用
t0
t  1000
t  10000
t  20000
[7]H. Sasamura, R. Ohta & T. Saito, ICONIP, 2002
誤差：１．４[%]
様々なネットワーク
メッシュ型
スター型
リング型
より現実のネットワークに近いものを！
スモール・ワールド！[9]
[9]D. J. Watts & S. H. Strogatz, nature, 1998
スモール・ワールド
A
B
数式モデルとして定式化 [9]
主な特徴
●クラスタ化されている
●平均経路長（最小ホップ数の平均）が短い
[9]D. J. Watts & S. H. Strogatz, nature, 1998
計算方法
スモール・ワールド
スモール・ワールドの性質を有するネットワーク
●WWW
●人と人とのつながり
工学的応用
●P2Pモデルの設計
[10] Mihajlo A. Jobanovic, Fred S. Annexstein and Kennth A. Berman, 2001
●CNNの設計
[11]鶴田, 楊, 西尾, 牛田, 信学技報, 2003
●ネットワークの設計
[12]鈴木, 三好, 田中, 電子情報通信学会全国大会, 2003
シミュレーション
# PLACE  50
Tint  (# PLACE)  5
Tdel  (# PLACE)  5
C  0.48
L  3.61
# cell  3
# cell  10
# cell  16
# cell  25
# cell  12
# cell  50
まとめ
●成長型自己組織化写像の様々な応用について提案
●SWの特性をもつネットワークの構成手法を提案

8. Organisation zeitabhängiger Daten 8.1. Einführung Was kann mit

Departmental expenditure - Transparency | Number 10